이 논문은 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 분류 작업이 점점 더 정교해지고 있음을 설명한다. 데이터셋이 더 많은 클래스로 세분화되어 서로 구분하기 어려워지면서 데이터셋의 의미 구조가 복잡해지고 모델 결정을 설명하기 어려워졌다. 기존 도구로는 이러한 추가적인 과제를 해결하기 어렵다.
이에 대응하여 저자들은 NLP 전문가들과 반복적인 설계 및 평가 과정을 거쳐 SemLa라는 새로운 시각 분석 시스템을 개발했다. SemLa는 1) 모델 임베딩 공간에 데이터셋을 공간화하여 복잡한 의미 구조를 분석하고, 2) 텍스트 샘플의 미세한 의미 차이를 시각화하여 모델 추론을 충실히 설명하는 것을 목표로 한다.
논문에서는 반복적인 설계 연구와 그 결과로 나온 혁신적인 기능들을 자세히 설명한다. 최종 설계를 통해 데이터의 편향과 인공물을 포함한 어휘적, 개념적 패턴을 발견할 수 있다. 전문가 피드백과 사례 연구를 통해 SemLa가 모델 검증 및 디버깅, 데이터 주석 작업을 지원하는 유용한 도구임을 확인했다.
A otro idioma
del contenido fuente
arxiv.org
Ideas clave extraídas de
by Munkhtulga B... a las arxiv.org 03-26-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.15492.pdfConsultas más profundas